ANOVA с повторными измерениями используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более групп, в которых одни и те же субъекты появляются в каждой группе. В этом руководстве объясняется, как выполнить односторонний дисперсионный анализ с...
Тест Крускала-Уоллиса используется для определения наличия или отсутствия статистически значимой разницы между медианами трех или более независимых групп. Он считается непараметрическим эквивалентом однофакторного дисперсионного анализа . В этом руководстве объясняется, как выполнить тест Крускала-Уоллиса в Python. Пример: тест Крускала-Уоллиса в Python...
Критерий Фридмана — это непараметрическая альтернатива дисперсионному анализу с повторными измерениями . Он используется для определения того, существует ли статистически значимая разница между средними значениями трех или более групп, в которых одни и те же субъекты фигурируют в каждой группе. В...
ANCOVA («ковариационный анализ») используется для определения наличия или отсутствия статистически значимой разницы между средними значениями трех или более независимых групп после контроля одной или несколькихковариат . В этом руководстве объясняется, как выполнить ANCOVA в Python. Пример: ANCOVA в Python Учитель хочет...
Скользящее среднее — это метод, который можно использовать для сглаживания данных временных рядов, чтобы уменьшить «шум» в данных и упростить выявление закономерностей и тенденций. Идея скользящего среднего состоит в том, чтобы взять среднее значение ряда предыдущих периодов, чтобы получить «скользящее среднее»...
Когда вы выполняете F-тест, вы получаете F-статистику. Чтобы определить, являются ли результаты теста F статистически значимыми, вы можете сравнить статистику F с критическим значением F. Если статистика F превышает критическое значение F, то результаты теста являются статистически значимыми. Критическое значение F...
Каждый раз, когда вы проводите t-тест, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты t-теста статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением T. Если абсолютное значение статистики теста больше критического значения T, то результаты теста являются статистически...
Каждый раз, когда вы выполняете проверку гипотезы, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты проверки гипотезы статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением Z. Если абсолютное значение статистики теста больше критического значения Z, то результаты теста...
Когда вы выполняете тест Хи-квадрат, вы получаете статистику теста. Чтобы определить, являются ли результаты теста хи-квадрат статистически значимыми, вы можете сравнить статистику теста с критическим значением хи-квадрат . Если статистика теста превышает критическое значение хи-квадрат, то результаты теста являются статистически значимыми....